采用随机森林反演生物量（随机森林算法进行遥感反演通用）

采用随机森林反演生物量（随机森林算法进行遥感反演通用）

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/weixin_45276304/article/details/142991005

随机森林算法在遥感影像处理中是一种非常强大的工具，尤其在生物量反演领域有着广泛的应用。本文将详细介绍如何使用随机森林算法进行遥感影像反演，并分享完整的代码和操作步骤。希望这篇教程能帮助到对遥感影像处理感兴趣的朋友们。

1. 如何打开代码运行

首先，我们需要将导出的建模表格放在对应路径下。以下是具体步骤：

1. 打开Anaconda Prompt：
2. 输入 E:，进入E盘（如果数据在其他盘，输入相应盘符，例如F盘则输入 F:）。
3. 使用 cd 命令进入存放样本和代码的路径。
4. 输入 jupyter notebook 打开Python编辑器。一个网页会自动弹出，这是Jupyter Notebook的界面。

2. 读取建模表格

在Jupyter Notebook中，我们需要读取建模表格。这一步骤将加载用于训练模型的数据集。

3. 变量重要性分析

在模型训练之前，我们需要对变量的重要性进行分析。这有助于我们理解哪些因素对生物量的影响最大。

4. 选择前5个重要的变量重新建模

基于变量重要性分析的结果，我们将选择前5个最重要的变量进行模型训练。这一步骤将帮助我们构建更精确的预测模型。

5. 得到模型R2与RMSE值

在模型训练完成后，我们需要评估模型的性能。通常使用R2（决定系数）和RMSE（均方根误差）作为评价指标。

6. 反演整个研究区

最后，我们将训练好的模型应用于整个研究区，得到生物量的反演结果。

任务描述

本文以建模和反演森林生物量为例。我们将使用随机森林算法构建预测模型，并将其应用于整个研究区的生物量反演。本文所用的示例数据和最终的反演结果以及PDF教程从这个链接获取。通过本文，读者可以完整地掌握从因子筛选到建模、再到研究区生物量反演的整个流程。

文件描述

1. 随机森林反演.ipynb：Jupyter Notebook代码文件，用于实现建模和反演。
2. jianmo.csv：用于建模的数据文件，包含反演变量（生物量）和5个最重要的影响因子。
3. 5个.tif文件：建模和反演所用的栅格变量数据。
4. 生物量.tif：反演得到的研究区生物量结果，并已导出为png方便查看。

完成反演后，我们将得到整个研究区的生物量分布图。下图展示了根据森林区域掩膜文件提取后的研究区生物量分布结果。

代码文件截图